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1基于多模态数据融合的环境音事件检测方法涉及一种基于多模态数据融合的环境音事件检2在边缘设备上部署剪枝、量化及知识蒸馏后的深度学习模型，使用麦克风阵列采集环境音频信号，并使用短时傅里叶变换将音采用高帧率摄像头捕捉场景中的视觉信息，包括物体的运动轨使用自适应滤波器和噪声抑制算法对音频数据进行降噪处理，利用采用卷积神经网络提取每帧图像的空间特征，然后通过长短期记忆网络处理时3[0009]为实现上述目的，本发明提供了一种基于多模态数据融合的环境音事件检测方45[0032]图1是本发明第一实施例的基于多模态数据融合的环境音事件检测方法的步骤流环境温湿度、光强度和气压波动等。为了提高传感器数据的采集精度，使用卡尔曼滤波6换)、温湿度数据的周期性变化特征以及光传感器的亮度分布特征等。对于复合传感器数[0043]时间同步：为了确保多模态数据的一致性，采用全局时钟同步(GlobalClock采用数据增强技术(DataAugmentation)，如对音频数据进行时间拉伸(Time量。CNN经过L层卷积和池化，生成特征表示其中C是通道7[0059]最终经过多层的前馈网络(Feed_forwardNetwork,FFN)和归一化层(Layer(Self_AttentionMechanism)使得它在处理长序列数据和多模态数据融合方面也表现出8[0068]位置编码(PositionalEncoding)，由于Transformer缺数生成的位置编码可以有效地帮助模型理解时[0075]为了处理长时间跨度的音频和视频数据，本发明还集成了双向长短期记忆网络(BiLSTM)与Transformer的结合模型。BiLSTM能够捕捉序列的前后依赖关系，而Transformer则擅长全局特征的提取。这种组合的模型结构能够更好地理解复杂的环境音9[0089]超参数优化(HyperparameterOptimization)：采用贝叶斯优化(Bayesian[0090]模型剪枝与量化：为了在边缘设备上实现实时检测，使用模型剪枝(Model[0091]知识蒸馏(KnowledgeDistillation)：为了在保持模型性能的同时减小模型大[0095]具体的，实时检测与响应机制是确保环境音事件检测系统在实际应用中具备高[0098]随着物联网(IoT)的发展，边缘计算(EdgeComputing)技术逐渐成为处理实时数本地完成对简单环境音事件的实时检测，而复杂的事件则会被传送到云端进行进一步处括动态量化(DynamicQuantization)、静态量化(StaticQuantization)和混合精度量化习大型教师模型(TeacherModel)的知识，学生模型可以在保留关键特征的情况下显著减[0113]LW=ULce$y)+(1-α)Lce$,yr)[0138]系统设计具有良好的扩展性，可以通过添加新的传感器或数据源来增强检测能[014

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